
Среднеквадратичная ошибка — метрика, измеряющая среднюю величину ошибок прогноза.Среднеквадратичная ошибка (RMSE) — стандартная мера того, насколько прогнозы отклоняются от фактических значений. Она вычисляется так: берутся разности между предсказанными и наблюдаемыми величинами (ошибки), возводятся в квадрат, чтобы избавиться от знаков, усредняются, а затем извлекается квадратный корень. Результат выражается в тех же единицах, что и исходные данные, что делает его наглядным: RMSE в 3 метра означает, что типичные ошибки прогноза составляют около 3 метров.
Понятие уходит корнями в метод наименьших квадратов, восходящий к Гауссу и Лежандру начала XIX века, хотя сам термин «RMSE» получил распространение с развитием статистического прогнозирования в XX веке.
Для каждой точки данных вычисляется ошибка (прогноз минус факт). Каждая ошибка возводится в квадрат, все квадраты суммируются, делятся на число точек — получается средний квадрат ошибки, из которого затем извлекается корень. Возведение в квадрат придает больший вес крупным ошибкам, поэтому RMSE чувствительна к выбросам. Она всегда неотрицательна, а нулевое значение означает идеальные предсказания.
Применяется повсеместно — от прогноза погоды до машинного обучения — для оценки точности моделей; например, для сравнения предсказаний температуры разными климатическими моделями с фактическими наблюдениями.
RMSE всегда больше или равна средней абсолютной ошибке (MAE), поскольку возведение в квадрат усиливает влияние больших промахов, так что разница между ними показывает, насколько ваши ошибки обусловлены выбросами.













